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龙图腾网获悉上海光启智城网络科技有限公司申请的专利一种超分辨率重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111899161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910367397.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种超分辨率重建方法是由刘若鹏;栾琳;季春霖;钟凯宇设计研发完成，并于2019-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种超分辨率重建方法，所述方法包括：建立图片数据集；搭建神经网络结构，所述神经网络结构用于在神经网络训练过程中提取所述图片数据集的特征；建立神经网络结构的损失函数，所述损失函数用于指导神经网络训练；对所述图片数据集进行训练得到神经网络模型；使用神经网络模型重建图片，输入低分辨率图片，输出高分辨率图片。将SRGANSuper‑ResolutionGenerativeAdversarialNetwork进行了改进，其中将生成网络G‑NET改变了网络结构，改进了损失函数，由于改进后，生成网络G‑NET提取出更精确的特征，使得超分辨率重建的效果更优，所以在做检测、识别、语义分割时候，可以获得更好效果。

本发明授权一种超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种超分辨率重建方法，其特征在于，包括： 建立图片数据集； 搭建神经网络结构，所述神经网络结构用于在神经网络训练过程中提取所述图片数据集的特征； 建立神经网络结构的损失函数，所述损失函数用于指导神经网络训练； 对所述图片数据集进行训练得到神经网络模型；对所述图片数据集进行训练得到神经网络模型包括：启动训练程序，进行训练；所述训练程序包括三个神经网络，分别是生成网络G-NET、对抗网络D-NET和VGG网络VGG-NET； 生成网络和对抗网络交替训练，即先用对抗网络的损失函数训练对抗网络，然后用生成网络的损失函数训练生成网络；在求取生成网络的损失函数时使用VGG网络； 使用第一均方误差和第二均方误差作为生成网络G-NET的损失函数所述第一均方误差为：G-NET的特征向量与参考标准为高清图缩小12的图片，分别通过VGG网络提取特征后，输出特征向量计算均方误差；所述第二均方误差为：输出图片与参考标准为高清图分别通过VGG后，输出特征向量计算均方误差； 使用神经网络模型重建图片，输入低分辨率图片，输出高分辨率图片。

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